LPT框架：有限智能体循环实现蛋白质结合剂自动设计

据bioRxiv预印本，Uckelmann等提出LPT（little protein tiger）框架，以固定编排的多阶段大语言模型流程，每个阶段运行带定制系统提示与工具权限的有限智能体循环，可从单条自然语言指令出发进行从头蛋白质结合剂设计。该框架可查询一个经整理的文献数据库，其中约14000篇论文被提炼为关键发现。论文称，接入该数据库的模型在48道取自数据库关键发现的测试题中答对41道，未接入的模型一题未答对。在三项端到端设计任务中，LPT自主识别设计意图、选择靶点、结构与热点残基，并设计候选结合剂以干扰CALCRL/RAMP1、PD-1/PD-L1及PVR-TIGIT相互作用；多种折叠模型交叉验证显示较高的计算成功率，且token消耗与计算成本较低。该结果尚未经同行评审。